个人技术分享

1.add-将两幅图像进行相加，可以达到图像融合的目的。2.scaleAdd-将两幅图像进行相加，第一幅图像乘上比例因子加上第二幅图像。3.addWeighted-将两幅图像进行相加，每幅图像可以设置自己的权重。4.subtract-将两幅图像进行相减，可以得到图像差分结果，凸显某些细节特征。5.absdiff-将两幅图像进行相减并取绝对值，可以得到图像差分结果，凸显某些细节特征。6.multiply-将两幅图像进行相乘运算。7.divide-将两幅图像进行相除运算。

数染色体 算法 python源码

人脸匹配：导入所需的库，加载dlib的人脸识别模型和面部检测器，读取图片并转换为灰度图，比较两张人脸，选择图片并显示结果，比较图片，创建GUI界面，运行GUI主循环，运行显示，全部代码

画线画矩形画圆画椭圆画多边形绘制字体。

在图像处理中，锐化操作用于增强图像的边缘和细节，使图像看起来更清晰。常见的图像锐化方法包括非锐化掩模（Unsharp Masking）和拉普拉斯滤波器（Laplacian Filter）。

opencv_特征检测和描述

OpenCV 双目相机标定

视频画面添加水印；视频画面亮度调整；视频画面对比度调整；视频画面旋转；视频画面镜像；视频尺寸调整；视频图像模糊；两路视频融合。Mat类是Opencv中储存图像的一种数据结构。Mat类可以看做是存放矩阵的容器，他包含了两部分，分别是用来存放图片信息的信息头，和一个指向图片储存矩阵的指针。信息头往往占用空间比较小，而且各个图片之间的信息头是完全独立的。而图片储存矩阵往往占用较大的空间，并且可以多个图片的矩阵指针指向同一个内存空间。下面主要减少利用Mat创建矩阵。

本篇将展示特征标注页面，并与登录页面连接起来。

然后使用make -j2或者make -j4来进行编译，这个编译时间比较长，j后面的数字可以修改成4,6,8,视你的机器的处理核心数来定，越高的话越快,我是make -j2,因为香橙派Orange AI Pro 总共四个核，如果全部占满，直接会卡死。配置c++了,先在/etc/ld.so.conf.d/文件夹下新建一个opencv4.conf，里面写入/usr/local/lib。这样子就可以了，接下来使用命令安装Opencv，这样会安装Opencv以及生成的pkg-config文件。

从矫正前的数据和矫正后的数据可以发现，平面得到了很好得了很好的矫正。

一般来讲，冗长的代码不易于维护，可读性不会太强。另外以上面这段实现为例，由于反复使用同一变量，仅仅为了对其不同的成员做类似的操作，非常容易导致低级错误。属于位运算，是按位与的功能。cv::Rect类型重载了它，可以想象它的功能就是取矩形的相交区域。所以要对图像ROI的cv::Rect进行边界限制，那么将ROI和表示图像区域的Bounding Box求相交区域即可。如果roi的坐标超出了图像的合法区域，会引发运行时错误，导致程序崩溃。这样写代码，看上去不太直观，而且有些冗长，更谈不上优雅或者可读性。

parallel_for_ 对应的循环函数会被重复执行，因此对变量的赋值声明操作也会被重复执行，需注意。多重循环体的并行加速。

Opencv简记

从矫正前的数据和矫正后的数据可以发现，平面得到了很好得了很好的矫正。

报错：CMake Error OpenCVConfig.cmake opencv-config.cmake。

结合OpenCV写了一个绘制虚线的函数

CodeFormer是一种基于深度学习的人脸复原模型，由南洋理工大学和商汤科技联合研究中心联合开发，它能够接收模糊或马赛克图像作为输入，并生成更清晰的原始图像。

本文是该专栏的第17篇，后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识。最近有粉丝朋友询问到OpenCV读取目标图像出现的一个问题，在基于python语言“使用OpenCV读取目标图像的时候，利用cv2.imshow函数出现闪退”的情况。而本文，笔者将详细介绍针对上述问题，给出一个详细的应对思路以及解决方法。废话不多说，具体的细节部分以及详细的解决方案，跟着笔者直接往下看正文详细内容。

opencv实现图像的形态学操作